基于OpenCV的图像融合
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”
重磅干货，第一时间送达
本期我们将一起学习如何使用OpenCV的进行图像拼接。
python
入门
步骤1 —图像导入
步骤2-调整图像大小
步骤3-融合图像
步骤4-导出结果
Python是一种通用的编程语言，在分析数据方面非常流行，它还可以让帮助我们快速工作并更有效地集成系统。
对于该项目，我们将仅使用OpenCV库。在处理计算机视觉项目时，OpenCV是必备软件包。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库OpenCV的构建旨在为计算机视觉应用程序提供通用的基础结构，并加速在商业产品中使用机器感知。作为BSD许可的产品，OpenCV使企业可以轻松地使用和修改代码。我们需要安装此库，以便可以在程序中使用它。为了使OpenCV正常工作，我们也必须安装numpy库。我们可以使用pip python库管理器将它们安装在一行中：
pip install numpy opencv-python安装完成后，让我们将它们导入我们的代码编辑器。对于这个项目，我们将使用Jupyter Notebook。OpenCV导入为cv2，如下所示：
import cv2现在，我们开始进行两幅图像的融合吧。下一步将详细介绍此过程。
我们可以尝试多种不同图像组合。比如可以将两张不同的图片或文本图像与图像组合在一起，或将彩色背景与图像组合在一起。我将把文本图像与漂亮的背景图像混合在一起。让我们先来看看这两个图像：
好吧，现在让我们将它们导入我们的程序中。我创建了一个文件夹，并将其重命名为images。它与Jupyter笔记本文件位于同一文件夹中。
bg = cv2.imread('images/background.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)fg = cv2.imread('images/foreground.png', cv2.IMREAD_COLOR)
在此步骤中，我们将调整要混合的图像的大小。此步骤也可以称为预处理图像。我们先调整图像大小，以确保它们的尺寸相同。要使融合能够正常进行，需要使用相同的大小图像。否则，它将返回错误消息。在调整大小之前，让我向您展示它们的原始大小：
如您所见，背景图像为853到1280像素。前景图像为1440至2560像素。我们将使用OpenCV的调整大小功能调整它们的大小。
dim = (1200, 800)resized_bg = cv2.resize(bg, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)resized_fg = cv2.resize(fg, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)
现在，我们的图像尺寸相同。我们可以进行下一步，开始融合过程。
有了OpenCV，我们可以用一行代码来完成这项工作。将为我们完成混合的功能称为addWeighted。它有5个参数，可以列出为：图像源1，src1权重，图像源2，src2权重，伽玛。每个图像的权重值必须小于1。这是混合方程式：
blend = (image scr1)*(src1 weight) + (image scr2)*(src2 weight) + gamma
这是函数的数学原理。让我们看看实际情况：
blend = cv2.addWeighted(resized_bg, 0.5, resized_fg, 0.8, 0.0)我们给前景加了一些权重。这样，背景将更暗，文本将更亮。到目前为止一切顺利，混合完成。现在，我们导出我们的最终作品。
现在，让我们使用imwrite方法导出最终作品。这是将图像另存为文件夹中的新图像文件的行。
cv2.imwrite('blended.png', blend)
该程序最后完成了两个不同图像的融合。现在，大家应该已经对在实际项目中如何使用OpenCV（开源计算机视觉）库有了一些了解。
交流群
欢迎加入公众号读者群一起和同行交流，目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群（以后会逐渐细分），请扫描下面微信号加群，备注：”昵称+学校/公司+研究方向“，例如：”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注，否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告，否则会请出群，谢谢理解~